دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Multi-Modal Control همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره fine-tuning مدلهای زبانی: سفارشیسازی برای لحن مدلهای زبانی با معماری Multi-Modal Control
موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ
موضوع میانی: Fine-tuning برای جنبههای خاص (مانند لحن، سبک)
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ و Fine-tuning
- 2. معماری Multi-Modal Control در مدلهای زبانی: بررسی کلی
- 3. اهمیت سفارشیسازی لحن در مدلهای زبانی
- 4. بررسی کاربردهای Fine-tuning برای لحن
- 5. مجموعهدادههای مناسب برای Fine-tuning لحن
- 6. آمادهسازی دادهها برای Fine-tuning: پاکسازی و پیشپردازش
- 7. برچسبگذاری دادهها برای لحنهای مختلف
- 8. معرفی ابزارها و کتابخانههای Fine-tuning (مانند Hugging Face Transformers)
- 9. انتخاب مدل زبانی پایه برای Fine-tuning
- 10. تنظیم پارامترهای Fine-tuning: نرخ یادگیری، Batch Size و Epochs
- 11. روشهای ارزیابی لحن مدل زبانی
- 12. معیارهای ارزیابی کمی لحن (مانند perplexity)
- 13. معیارهای ارزیابی کیفی لحن (مانند نظرسنجی انسانی)
- 14. Fine-tuning لحن با استفاده از روشهای supervised learning
- 15. Fine-tuning لحن با استفاده از روشهای reinforcement learning
- 16. معرفی تکنیکهای Regularization برای جلوگیری از overfitting
- 17. استفاده از Transfer Learning در Fine-tuning لحن
- 18. Fine-tuning لحن برای تولید متنهای رسمی
- 19. Fine-tuning لحن برای تولید متنهای غیررسمی
- 20. Fine-tuning لحن برای تولید متنهای طنز
- 21. Fine-tuning لحن برای تولید متنهای متقاعدکننده
- 22. Fine-tuning لحن برای تولید متنهای احساسی
- 23. Fine-tuning لحن با در نظر گرفتن مخاطب هدف
- 24. بهینهسازی حافظه و سرعت در Fine-tuning مدلهای بزرگ
- 25. استفاده از تکنیکهای Quantization و Pruning
- 26. استفاده از Distributed Training برای Fine-tuning سریعتر
- 27. پیادهسازی Multi-Modal Control برای Fine-tuning لحن
- 28. ترکیب متن و تصویر برای کنترل لحن
- 29. ترکیب متن و صدا برای کنترل لحن
- 30. ترکیب متن و ویدئو برای کنترل لحن
- 31. Fine-tuning لحن با استفاده از Control Codes
- 32. بررسی چالشهای Fine-tuning لحن (مانند تعارض لحنها)
- 33. راهکارهای مقابله با تعارض لحنها
- 34. استفاده از Adversarial Training برای بهبود Robustness لحن
- 35. Fine-tuning لحن برای زبانهای مختلف (فارسی، انگلیسی و غیره)
- 36. تطبیق مدلهای Fine-tuned با منابع محدود
- 37. استقرار (Deployment) مدلهای Fine-tuned
- 38. مانیتورینگ و نگهداری مدلهای Fine-tuned
- 39. بررسی موارد استفاده پیشرفته در صنعت
- 40. آینده Fine-tuning لحن در مدلهای زبانی
- 41. اخلاق و مسئولیتپذیری در Fine-tuning لحن
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.